Le stagiaire aura pour principale mission de concevoir, développer et tester une méthode de positionnement par corrélation des modèles numériques de terrain (MNT) avec une image panoramique filmée depuis un navire. Ceci permettra de disposer d’estimations de la position indépendamment du GNSS (GPS), qui peut être altéré (brouillage, leurrage). C’est une brique essentielle pour assurer une navigation maritime plus sûre et autonome.
L’étude comprendra une comparaison entre une méthode de traitement d’images par Deep Learning et une méthode plus « classique » de segmentation. L’algorithme d’intelligence artificielle ainsi développé pourra être testé sur les embarcations iXblue lors de sorties en mer en conditions réelles. Le stage consistera en principalement trois phases :
• Evaluation des algorithmes de segmentation d’image existants
• Implémentation d’une méthode de segmentation par Machine Learning afin d’extraire l’information pertinente de l’image, tests sur données préenregistrées. Couplage avec l’information extraite du MNT.
• Test du système sur embarcation réelle, évaluation des performances L’encadrement sera réalisé par les ingénieurs développant les solutions logicielles pour la passerelle des navires et par les ingénieurs experts en algorithmes de navigation.
Elève en dernière année d’école d’ingénieur ou en Master 2, spécialisé en traitement d’images / vision par ordinateur Les compétences recherchées
• Intérêt fort pour les mathématiques et l’algorithmique
• Expérience en traitement d’image, notamment par Machine Learning
• Mathématiques appliquées • Compétences informatique (Python / C++)
• Bonnes capacités d’analyse et de synthèse
Date de début : mars – avril 2019 Durée : 5 à 6 mois